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基于多智能体LLM的中文金融交易框架 - TradingAgents中文增强版

TradingAgents‑CN Community Edition – 概要

TradingAgents‑CNは、オープンソースとプロプライエタリな要素を組み合わせたプラットフォームで、アナリスト、リサーチャー、アシスタントとして機能する複数のAIエージェント (LLMs) を活用して中国A株を調査できます。システムはFastAPIバックエンド (Python 3.11) とVue 3フロントエンドで構築され、MongoDBとRedisで永続化を行っています。

コアコンセプト

  • 専門エージェント(マクロアナリスト、セクターアナリスト、ファンダメンタルズアナリスト、ニュースアナリスト、楽観的/合理的リサーチャーなど)のグループが、複数ターンの対話を通じて株式や市場テーマについて議論します。
  • 議論の結果は階層化された視点として提示され、ユーザーが研究課題を多角的に捉えるのに役立ちます。
  • ユーザーは自然言語クエリを使用して、アドホックな調査や銘柄スクリーニングを行ったり、説明文から候補銘柄を提案する「銘柄選択アシスタント」を利用したりできます。
  • プラットフォームには、ペーパートレーディングのサンドボックスと、無料のコースやガイドを備えた学習ハブが含まれています。

主な機能 (READMEより)

機能 内容
個別銘柄調査 5段階の深さを持つ、多角的な視点によるマルチエージェント議論。
一般調査 自然言語で市場全体の質問を投げかけ、エージェントが連携して回答。
銘柄スクリーニング 6,000以上のA株銘柄を対象とした自然言語+条件フィルター。
銘柄選択アシスタント 投資テーマを記述すると、システムが合致する銘柄を提案。
インテリジェントアシスタント Web検索、ツール呼び出し、セッションをまたぐ「AIメモリ」を統合。
AIメモリ 事実や過去の分析を保存するプロジェクトレベルのナレッジベース。
スキルセンター カスタムデータ取得「スキル」(新しいデータソースアダプターなど)を作成。
ラーニングセンター 無料の構造化コース(現時点で5レッスン)と8つの学習ガイド。
ペーパートレーディング&リプレイ 取引シミュレーションと事後レビュー。

アーキテクチャと技術スタック

  • バックエンド: FastAPI (app/main.py) がRESTエンドポイントを提供し、Python 3.11で動作。
  • フロントエンド: Vue 3 + TypeScript UI (frontend/)。
  • 永続化: MongoDB (ユーザーデータ、調査結果、エージェント設定を保存) と Redis (キャッシュ、セッション状態)。
  • LLM統合: OpenAI、DeepSeek、Alibaba‑Tongyiなどをサポート。APIキーは .env ファイルで設定。
  • データソース: 中国市場の公開API(Tushare、AKShare、BaoStock)を使用(価格/財務データ用。ユーザー自身でトークンを取得する必要があります)。

ライセンス

  • ハイブリッドモデル: コアエンジン (tradingagents/、CLI、ドキュメント、テスト) はApache‑2.0で完全に再利用可能です。アプリケーション層 (app/、frontend/、core/) はソース公開されていますが、非商用です。商用利用には別途ライセンスが必要です。

対象ユーザー

  • 学生やホビーユーザー: 金融向けマルチエージェントAIワークフローの構築を実践したい方。
  • 研究者: LLM駆動エージェントがどのように協力して定量的/定性的な株式分析を行えるかを探求したい方。
  • 開発者: エージェントフレームワークの拡張、新しいデータアダプターの追加、カスタムエージェントの構築に興味がある方。

はじめ方 (クイックリキャップ)

  1. MongoDBとRedisをインストール(または提供されているDockerコマンドを実行)。
  2. リポジトリをクローンし、Python仮想環境をセットアップして requirements.txt をインストール。
  3. .env.example を .env にコピーし、DB認証情報、JWTシークレット、LLM APIキーを入力。
  4. uvicorn app.main:app (バックエンド) を実行し、frontend 内で npm run dev (UI) を実行。
  5. 自動作成された管理者アカウント (admin / .env 内のパスワード) でログイン。
  6. システム設定でLLMキーを設定し、調査ツールを使い始める。

コミュニティと貢献

プロジェクトでは貢献者(データソースアダプター、Vue UI作業、プロンプトエンジニアリング、ドキュメント)を積極的に募集しています。貢献はPRの品質に基づいて評価されます。貢献者合意書 (CLA) が必要です。


結論: TradingAgents‑CNは、中国株に特化した本格的なマルチエージェントAIリサーチアシスタントであり、LLMを金融分析に活用する方法の具体的な例を示すとともに、学習プラットフォームとペーパートレーディングのサンドボックスを提供しています。

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